[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング23 (1002レス)
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905: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae66-mEZ1 [183.77.217.25]) [sage] 2019/04/27(土) 14:38:40.93 ID:aEPP/Gir0(1/2) AAS

GWなのに
906: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/04/27(土) 14:48:20.26 ID:lFztGXiB0(1/3) AAS
仁左衛門カッコイイよね。親が好きだからたまに観るわ
907: デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa02-ZQWL [111.239.253.19]) [] 2019/04/27(土) 15:23:53.47 ID:/lKQQjDma(1) AAS
替わりはいくらでもある!と思う!
で草
908
(2): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ da3c-VPDz [219.98.80.75]) [] 2019/04/27(土) 15:44:38.22 ID:a8qLhiQC0(1) AAS
>>897
897(2): デフォルトの名無しさん (アウアウクー MM35-rVMO [36.11.225.219]) [sage] 2019/04/26(金) 02:32:01.11 ID:ORk3s1dSM(1/2) AAS
機械学習の世界の現実なんて実力しかないだろ
40代でも、実力さえあれば、余裕でそれなりの待遇の職につける
学歴なんて実力が伴わなければ、就職したあとはまったく評価されない

職がほしいなら、機械学習の技術を応用したwebアプリケーションを自作して、
仕様書つきであちこちの会社に送ればいい。きっとどこかが採用してくれる
そんな奴そうそういないけど
応募者の実力を判定することは意外に困難。
時間をかけて面接をするという手もあるが、面接で多数の応募者を評価することは非常にコストがかかる。
デモサイトを立ち上げてというが、最近はGitHubでソースコードを公開するのが普通になっており、
RedditのAI板で投稿されるこの種の売り込みの多くは、GitHubで公開されてるプログラムを多少、いじっただけというパターンがほとんど。
少なくともAIに関しては、大学で体系的に学習した若手(あるいは30歳以下の中途)を採用するのが一番、手っ取り早い。
また、最近の新卒者は、有名大学の新卒者の方がかえってベンチャー志向が強く、資金力があるAIベンチャーとかだと意外に採用には苦労しない。
次に、40過ぎの再雇用は学歴があっても難しい。まず、第一に、40過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
また、最近の企業が重視する傾向の一つにチームワークがあり、若手のグループ内に一人だけ40代を入れるとチームワークが維持できなくなる。
実際のところ、大手(特に外国企業)で日本の大企業が放出した40過ぎの中堅を再雇用するという例は多数ある。
しかし、この種の再雇用のほとんどは、期限付きの契約社員として雇用されており、企業側が必要としている生産技術的なノウハウを吸収すると再雇用はしない。
909: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/04/27(土) 15:55:39.96 ID:lFztGXiB0(2/3) AAS
では安倍ちゃんの政策で、ロスジェネを大学に入れて卒業したロスジェネでチームを組めばいいんかな
910
(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 6dda-HJzg [222.150.6.162]) [sage] 2019/04/27(土) 16:00:47.47 ID:it4UgBz80(1) AAS
ロスジェネ大学か、どこにあるの?
911: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 2eab-8teH [39.111.85.105]) [sage] 2019/04/27(土) 16:02:46.98 ID:lFztGXiB0(3/3) AAS
これから安倍ちゃんが作ったりするんじゃね?鼻ホジ
912
(1): デフォルトの名無しさん (アウアウエー Sa02-boIx [111.239.191.125]) [sage] 2019/04/27(土) 16:25:01.28 ID:wRIqPkFva(1) AAS
情報系の学部は授業で機械学習ちゃんと学ぶの?
教員はついていけてんのか?
913: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae66-mEZ1 [183.77.217.25]) [sage] 2019/04/27(土) 16:34:43.10 ID:aEPP/Gir0(2/2) AAS
日本じゃ無理でしょうね
コンピュータ菜園と謳ってるところはかなり少数だし
914
(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 615f-rxWR [106.73.147.0]) [sage] 2019/04/27(土) 16:58:50.95 ID:VMurKVDA0(1) AAS
>>912
情報系でやってることって数学だよ?
余裕でしょ
915: デフォルトの名無しさん (アウアウクー MM35-rVMO [36.11.225.25]) [] 2019/04/28(日) 00:45:54.77 ID:MPzQkxKHM(1) AAS
>>908
基本的に同意

企業が応募者のプログラム作品をいちいち評価するのは面倒だから、
斡旋屋がプログラム作品を代わりに評価するシステムがあるにはあるというだけで、
そのシステムの世間的な認知度が低いからあんまり機能していないし
916: デフォルトの名無しさん (オイコラミネオ MM49-psZZ [122.100.27.56]) [sage] 2019/04/28(日) 08:15:35.17 ID:r7RHS0scM(1) AAS
>>904
904(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 55ad-BP9Y [124.144.197.178]) [] 2019/04/27(土) 14:09:35.74 ID:Ro32Rmin0(1) AAS
Youtubeの機械学習というか自動判別の技術が低いので、まじで泣けてくる
というか怒りを感じる!
おれの10倍の給料もらってるんだぞ?それでこれかよ!と怒りがこみあげてくる。

実家の庭で犬を撮影すると、必ずNHKの「雲霧仁左衛門SP4」の
著作権を侵害しています、と判定されるのだ!

なんだこれ?

雲霧仁左衛門SP4というのが見られないから、
何が似ているのかも分からない!

Youtubeって優越的な地位を利用して日本のユーザを
馬鹿にしまくってるんだろうな。
GoogleやYoutubeにはキツイ規制をかけて欲しい!

国会議員にどんどん手紙するぞ!
つーか、もう頭にきまくってるから、
GoogleやYoutubeなんて消えてなくなってもいい!
替わりはいくらでもある!と思う!
それをネタに動画作ったらバズりそうだからやってw
917
(2): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4682-nTzR [113.20.238.175]) [] 2019/04/28(日) 08:22:16.89 ID:hgtvEEKh0(1/2) AAS
なんで、誤差逆伝播は逆向きに修正するの?
入力から出力へ修正ではダメなの?

あと、人間の脳も同じように誤差逆伝播しているのでしょうか?
918
(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ da90-BP9Y [61.211.189.40]) [sage] 2019/04/28(日) 08:33:36.66 ID:6TbkWGdh0(1) AAS
>>908
>40
40(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 85e5-3oSp [124.97.19.145]) [sage] 2019/03/02(土) 19:40:57.98 ID:v9F4zC/o0(2/2) AAS
>>39
「今の」というところが重要
将来的には、それ以外のものでも「機械による学習」とみなすことができるものなら機械学習と呼ばれることになるであろう
一方、AIについても、これまで「AI」というタームでタグ付けされて研究され、ある程度の成果を上げたもの
(例えば機械学習とかエクスパートシステムとか)を列挙すれば、「今のAI」を客観的に定義することはできる
一方の概念については内包的に定義し、他方は外延的に定義して比較するのは公平とは言えない
過ぎだと卒業は2000年代なので例え東大卒でも最新の技術は体系的には学習はしていない。
情報工学みたいな進歩はやい分野はこれがあるからな
だが数理工学と関係が深い分野は専門性高いから、学校で体系的に数理工学やってた人なら
年齢問わず職場にいて欲しいと俺は思うな
919: デフォルトの名無しさん (アウアウウー Sa39-eBdG [106.154.126.112]) [sage] 2019/04/28(日) 08:36:28.72 ID:LFrOtvHOa(1/2) AAS
>>917
入力から出力への修正やりたければどうぞ、としか。
フィードバックじゃなくなるけどな。
920: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 9501-ZQWL [60.65.176.121]) [] 2019/04/28(日) 10:46:28.84 ID:mLlMOWjS0(1) AAS
>>917
入力が高次元で出力が低次元なモデルだと誤差逆伝播の方が効率がいいから
入力から計算するフォワードモード微分もある

それと脳でも誤差逆伝播してると主張する論文はある
921: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ ae66-mEZ1 [183.77.216.198]) [] 2019/04/28(日) 11:37:43.58 ID:ocPujIIT0(1) AAS
ベイズ的アプローチで
演繹的に導出されたアルゴリズムってあるの?
ねえ須山
922: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 05b5-YM8t [118.240.173.214]) [sage] 2019/04/28(日) 12:49:14.43 ID:UPO2P3H/0(1) AAS
どちらにしろこの分野は勉強続けていかないとにっちもさっちもいかなくなる
量子コンピュータが実用化されたりしたらまた地殻変動起こるしな
923: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 89da-HJzg [114.185.11.178]) [sage] 2019/04/28(日) 13:05:42.16 ID:6yPs/rxF0(1) AAS
それはない
924: デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp75-Sr1b [126.233.170.218]) [sage] 2019/04/28(日) 13:18:24.77 ID:XfpOUoJMp(1) AAS
>>918 コストと体力を無視したらその通りなんだけど、やはり若い方がコストパフォーマンスが良いから経験不足でも若い基本能力の高い人間を雇うのが企業の本音。

そういう人間が採れない中小企業が落ち穂拾いをするが、能力を発揮できるような仕事がないケースが多い。
925
(2): デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp75-en87 [126.233.13.41]) [sage] 2019/04/28(日) 13:28:49.85 ID:UKOVlWkZp(1/2) AAS
Jetson nanoが出ましたがエッジで機械学習はありですか?
926: デフォルトの名無しさん (ササクッテロル Sp75-en87 [126.233.13.41]) [sage] 2019/04/28(日) 13:30:45.30 ID:UKOVlWkZp(2/2) AAS
>>839
839(2): デフォルトの名無しさん (ササクッテロレ Sp33-zRtc [126.245.82.112]) [sage] 2019/04/24(水) 09:18:24.77 ID:8DWrdrISp(1) AAS
CNNの可視化にGrad-Camが使えるのかなと思って調べてみたけどVGG16とか学習済みモデルを使っての実装しか見つけられない
自作のモデルでやられた事ある人いますか
普通に使ってるけどどこで詰まってるの?
927
(3): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 76b4-BbJl [153.185.78.92]) [sage] 2019/04/28(日) 17:46:29.48 ID:B3+yC+SN0(1) AAS
>>834
834(1): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 7f90-61/s [61.211.189.40]) [sage] 2019/04/24(水) 06:59:35.05 ID:sao36N6a0(1) AAS
ドワンゴ人工知能研究所がわずか三年で閉鎖
うわwマジじゃん
昔、ドワンゴが宮崎駿と会議してたけどダメダメだったし
やっぱりか
928
(2): デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 4682-nTzR [113.20.238.175]) [] 2019/04/28(日) 19:19:29.42 ID:hgtvEEKh0(2/2) AAS
>>927
なんで閉鎖したん?
ほんまオワコンだな!
929: デフォルトの名無しさん (ワッチョイ 0db3-Z4eT [126.227.147.155]) [sage] 2019/04/28(日) 19:21:55.24 ID:c5eGKKj60(1) AAS
>>925 有りじゃないの? 使い方によりけりだろうけど。
Googleが作ったチップ(Edge TPU)もエッジで機械学習するために作ったんだし。

エッジコンピューティングの流れ変える--グーグル、エッジ向け機械学習チップ発表
2018年07月30日
外部リンク:japan.zdnet.com

エッジコンピューティングが求められる背景として、収集データを全てクラウドに送るとコストが高く付く可能性があり、またプライバシーや法規制上の理由からクラウドにデータを送れないケースがあることなどを挙げた。
一方で、エッジデバイスやゲートウェイでデータを処理するには、コストや消費電力などが制約になりかねない。

 そこで同社が開発したのが「Edge TPU」だ。
2016年には機械学習に特化した専用チップ「Tensor Processing Unit(TPU)」を発表しており、2018年5月には第3世代チップを披露している。
Edge TPUは、これをエッジデバイス向けに小型化したものだ。
機械学習フレームワーク「TensorFlow」を組込機器やモバイル向けに軽量化した「TensorFlow Lite」を使って機械学習の推論モデルを動かすことができる、とRhee氏は話す。
1セント硬貨の上に4つ収まるほどの大きさで、低い消費電力で動作するという。
チップの処理性能については、毎秒30フレームの高解像度動画に対して機械学習モデルを実行できるとしている。
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